模式识别是人工智能领域的核心技术。21世纪是信息技术大发展的时期，智能化是新一代技术革命的重点方向，各个学科、各个领域的未来发展都离不开智能技术的支持。以模式识别为核心的人工智能技术已经开始进入并影响每个人的生活。

北京航空航天大学宇航学院长期以来一直承担本科生“模式识别”课程教学，并且从事模式识别在航空航天、医学、交通等领域的应用研究。课程的理论内容以统计模式识别为主，包括线性分类器、非线性分类器、特征提取、非监督聚类、神经网络等五个知识模块，从基础的线性分类器至最新的卷积神经网络，由浅入深，让学生系统掌握包括传统理论和先进技术在内的模式识别基本理论、知识和方法；实验部分以“卫星目标识别”这一综合项目为牵引，设置了五个层次递进的实验，通过阶梯式实验任务和目标的设定，锻炼学生综合运用模式识别理论解决复杂工程问题的能力；课程结合航空航天领域的实际工程案例，突出航空航天应用特色，以全面提升学生综合素质、培养航天智能交叉型卓越人才。

课程还提供一套完整的课件；实验方面有实验指导书、实验讲解视频、实验代码以及实验智能评测系统，能够自动生成实验报告并给出实验得分，方便实验指导和实验环节考核；课程还提供多个目标识别库，包括卫星/飞机等航空航天目标库、人脸/字符等传统目标库、以及一维的语音库，使得课程中的应用案例分析、实验操作等均可以在不同目标识别中进行切换，以拓展学生的兴趣和知识领域。